2019年，OpenAI发布的GPT-2拥有1.24亿参数，是当时最大的语言模型之一。到了2026年，Kimi K3模型参数规模达到2.8万亿，相当于在短短七年内将模型容量提升了22580倍。这种惊人的扩展不仅是规模的简单放大，更伴随着一系列架构创新。本文以Ali Taha的工作日志形式，逐步剖析从GPT-2到Kimi K3的关键技术演变。
GPT-2采用纯解码器架构：输入首先经过词嵌入和位置嵌入，然后通过12个Transformer块，每个块内含层归一化、因果自注意力和前馈网络。注意力机制中，查询、键、值通过线性投影获得，并计算缩放点积注意力，最后通过输出投影得到隐藏状态。在自回归生成时，模型仅使用最后一个位置的logits预测下一个token，但每次都需要重新计算所有先前位置的表示，效率低下。
KV缓存的引入解决了这一重复计算问题。它存储先前所有token的键值向量，避免每次生成时重新计算。然而，KV缓存随序列长度线性增长，在长序列场景下形成内存带宽瓶颈。以GPT-2为例，12层、12头、768维嵌入，KV缓存每步读取和写入的数据量随序列增长。
线性注意力试图从根本上解决KV缓存的增长问题。它将softmax注意力中的非线性（指数运算）替换为可分离的特征映射，如ELU+1。这样，查询和键分别经过映射后，键值乘积可以重新结合，使得过去所有键值对可以折叠成一个固定的D×D状态矩阵。在长序列（N远大于D）下，固定状态显著减少内存流量，但代价是特征映射的表达能力弱于softmax核，可能降低模型精度。
然而，线性注意力的纯加法更新会导致信息干扰：当序列长度超过状态容量时，旧关联与新关联叠加，无法精确检索。DeltaNet（源自快速权重编程器）通过增量更新解决此问题。它首先读取当前键在缓存中的旧值，然后仅写入实际变化部分（即新值与旧值之差）。写入强度由可学习的beta参数控制，并通过键归一化确保精确读取。这使得模型能够动态管理内存，选择性保留或删除信息，在超长序列中保持性能。
从GPT-2到Kimi K3，每一步创新都围绕着如何更高效地处理日益增长的规模和序列长度。KV缓存、线性注意力和DeltaNet代表了从“被动存储”到“主动记忆管理”的演进方向，为下一代大语言模型奠定了技术基础。